系列文章目录
第一章 Ubuntu22下OpenCV4.6.0+contrib模块编译安装
第二章 ubuntu22下C++ kdevelop环境搭建：OpenCV示例
第三章 C++下OPENCV驱动调用海康GigE工业相机
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系列文章目录前言一、海康工业相机二、MVS软件安装 摄像头连接1.安装MVS2.连接配置摄像头三、基于SDK的摄像头C++开发1.拷贝SDK2.编辑cmakelist3.编辑相机class4.主函数调用四、测试验证总结前言
在前两章内笔者详细叙述了如何编译以及加载opencv库，本文将从opencv出发，在linux系统下利用海康工业摄像机的SDK完成基于海康工业相机的opencv开发算法。
包含：
1.海康工业相机的驱动；
2.工业相机的帧格式转换；
本文代码库:/C-Qiyao/gig-e_camera
一、海康工业相机
一切缘起笔者在实验室翻箱倒柜喜提一个师兄购买的海康工业 相机，遂对其进行详细了解，发现功能性相比普通摄像头强不少。
产品页面
笔者使用的海康工业相机的型号为MV-CE013-50GC，采用rj45的网线接口来输出视频数据，并不会在系统设备上挂载video设备，所以需要调用海康的驱动来完成视频帧的获取。
二、MVS软件安装 摄像头连接
MVS软件是为支持海康机器视觉相机产品而开发的软件应用程序，适用于所有海康机器视觉面阵以及线阵相机产品。MVS内我们主要配置摄像头以及利用他的SDK进行开发。
1.安装MVS
前往HIKROBOT网站下载对应系统的MVS安装包
在此笔者使用的是linux系统所以选择linux系统的安装包进行下载
打开下载得到的压缩包，内容如下：
我们使用的计算机为64位的X86架构，所以在此我们将后缀为x86_64的安装包解压出来，笔者使用的是Debian系的ubuntu操作系统，所以在此解压对应deb安装包。
使用终端或者软件安装器安装该deb包
安装完成之后，读者可能会发现并没有在菜单内找到MVS软件的图标,但是我们可以在/opt路径下找到MVS的文件夹
qiyao@qiyao-Legion-Y9000X-IAH7:/opt$ lsappsdurapps ffmpeg-4.3.tar.gz nvidia zToolsclion deepin-wine6-stable ffmpeg MVSqqmusic
进入MVS文件夹，启动MVS软件
$ cd /opt/MVS/bin$ ./MVS
成功打开MVS界面
2.连接配置摄像头
笔者使用的海康摄像头采用rj45接口，查阅手册得知需要使用千兆以太网标准进行连接
设置网卡IP 修改有线网卡ipv4参数为以下内容：
IP：192.168.16.68网关：192.168.16.1DNS：202.96.128.166MTU：9000
重启MVS软件，在设备列表里选中我们的网络摄像机，右键修改IP（在ip段内随意设置）
双击选中我们的相机，开启相机采集
至此，相机和计算机之间的连接以及完成，接下来就需要进行SDK的开发了，同时我们在画面下部的带宽部分也可以发现，该相机的数据流巨大，确实需要依赖千兆网络的支撑。
三、基于SDK的摄像头C++开发
1.拷贝SDK
笔者比较习惯kdevelop的开发，当然也建议读者选择自己钟意的IDE进行软件的开发，毕竟代码才是核心，工具次之，对于狠人用文本编辑器也未尝不可。
拷贝/opt/MVS目录下的 include和lib文件夹到我们的项目文件夹内，与main.cpp同级
2.编辑cmakelist
本次项目我们需要使用到海康摄像头SDK以及opencv库，笔者在此提供自己的cmakelist
# cmake needs this linecmake_minimum_required(VERSION 3.1)set(PROJECT_NAME1 "camera_class_project")# Define project name#set(CMAKE_BUILD_TYPE "Debug")set(CMAKE_BUILD_TYPE "Release")set(PROJ_DIR "/home/qiyao/codes/camera_class")#s设置自己的项目文件夹目录，用以定位文件夹下的include'和libproject(${PROJECT_NAME1})find_package(OpenCV REQUIRED)include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})message(STATUS "OpenCV library status:")message(STATUS " config: ${OpenCV_DIR}")message(STATUS " version: ${OpenCV_VERSION}")message(STATUS " libraries: ${OpenCV_LIBS}")message(STATUS " include path: ${OpenCV_INCLUDE_DIRS}")link_directories("${PROJ_DIR}/lib/64")include_directories("${PROJ_DIR}/include" "/usr/include/X11" "/usr/include")link_libraries("${PROJ_DIR}/lib/64/libMvCameraControl.so")add_compile_options(-std=c++11)add_executable(${PROJECT_NAME1} main.cpp)add_library(camera_class SHARED camera_class.cpp)#target_link_libraries(${PROJECT_NAME1} PUBLIC )# Link your application with OpenCV librariestarget_link_libraries(${PROJECT_NAME1} ${OpenCV_LIBS} )target_link_libraries(${PROJECT_NAME1} -lX11)target_link_libraries(${PROJECT_NAME1} libMvCameraControl.so)target_link_libraries(${PROJECT_NAME1} camera_class)
3.编辑相机class
笔者将自己对相机的操作编写成了一个class类，方便自己的调用，读者可以进行参考
camera_class.h
#ifndef CAMERA_CLASS_H_INCLUDED#define CAMERA_CLASS_H_INCLUDED#include <stdio.h>#include <string.h>#include <unistd.h>#include <stdlib.h>#include "MvCameraControl.h"#include <iostream>#include "opencv2/core.hpp"#include "opencv2/imgproc.hpp"#include "opencv2/highgui.hpp"#include <opencv2/video/video.hpp>using namespace std;using namespace cv;class camera{private:void* handle;bool g_bExit;int nRet;unsigned int g_nPayloadSize;unsigned char *pDataForRGB;MV_CC_DEVICE_INFO* pDeviceInfo;MV_CC_DEVICE_INFO_LIST stDeviceList;MVCC_INTVALUE stParam;MV_FRAME_OUT stOutFrame;MV_CC_PIXEL_CONVERT_PARAM CvtParam;public:camera();void PrintDeviceInfo();void close_cam();void start_cam();void get_pic(Mat * srcimg);void re_iso();};#endif // CAMERA_CLASS_H_INCLUDED
camera_class.cpp
#include "camera_class.h"camera::camera(){nRet = MV_OK;handle = NULL;g_bExit = false;g_nPayloadSize = 0;pDataForRGB = (unsigned char*)malloc(1280 *960 * 4 + 2048);memset(&stParam, 0, sizeof(MVCC_INTVALUE));CvtParam={0};stOutFrame = {0};memset(&stOutFrame, 0, sizeof(MV_FRAME_OUT));}void camera::start_cam(){memset(&stDeviceList, 0, sizeof(MV_CC_DEVICE_INFO_LIST));nRet = MV_CC_EnumDevices(MV_GIGE_DEVICE | MV_USB_DEVICE, &stDeviceList);if (stDeviceList.nDeviceNum > 0){for (unsigned int i = 0; i < stDeviceList.nDeviceNum; i++){pDeviceInfo = stDeviceList.pDeviceInfo[i];if (NULL == pDeviceInfo){break;}PrintDeviceInfo();}}else{cout<<"Find no Device"<<endl;}unsigned int nIndex = 0;MV_CC_CreateHandle(&handle, stDeviceList.pDeviceInfo[nIndex]);MV_CC_OpenDevice(handle);if (stDeviceList.pDeviceInfo[nIndex]->nTLayerType == MV_GIGE_DEVICE){int nPacketSize = MV_CC_GetOptimalPacketSize(handle);if (nPacketSize > 0){MV_CC_SetIntValue(handle,"GevSCPSPacketSize",nPacketSize);}else{cout<<"Warning: Get Packet Size fail"<<endl;}}MVCC_ENUMVALUE p={0};MVCC_STRINGVALUE st;MV_CC_GetStringValue(handle,"DeviceModelName",&st);cout<<"DeviceModelName: "<<st.chCurValue<<endl;MV_CC_GetStringValue(handle,"DeviceVersion",&st);cout<<"DeviceVersion:\t"<<st.chCurValue<<endl;MV_CC_GetEnumValue(handle,"DeviceScanType",&p);if(p.nCurValue==0){cout<<"DeviceScanType:\t"<<"Areascan"<<endl;}else{cout<<"DeviceScanType:\t"<<"Linescan"<<endl;}MV_CC_SetEnumValue(handle, "TriggerMode", 0);MV_CC_SetEnumValue(handle, "PixelFormat", 0x0210001F);MV_CC_SetEnumValue(handle, "GainAuto", 1);MV_CC_SetFloatValue(handle, "Gamma", 0.8);MV_CC_SetBoolValue(handle, "GammaEnable", 1);MV_CC_SetEnumValue(handle, "BalanceWhiteAuto", 2);MV_CC_SetEnumValue(handle, "ExposureAuto", 1);MV_CC_GetIntValue(handle, "PayloadSize", &stParam);g_nPayloadSize = stParam.nCurValue;nRet = MV_CC_StartGrabbing(handle);if (MV_OK == nRet)cout<<"Start Grabbing !"<<endl;cout<<"\nPress ESC to exit.\n";}void camera::PrintDeviceInfo(){if (NULL == pDeviceInfo){cout<<"null point"<<endl;}if (pDeviceInfo->nTLayerType == MV_GIGE_DEVICE){int nIp1 = ((pDeviceInfo->SpecialInfo.stGigEInfo.nCurrentIp & 0xff000000) >> 24);int nIp2 = ((pDeviceInfo->SpecialInfo.stGigEInfo.nCurrentIp & 0x00ff0000) >> 16);int nIp3 = ((pDeviceInfo->SpecialInfo.stGigEInfo.nCurrentIp & 0x0000ff00) >> 8);int nIp4 = (pDeviceInfo->SpecialInfo.stGigEInfo.nCurrentIp & 0x000000ff);cout<<"IP:"<<nIp1<<"."<<nIp2<<"."<<nIp3<<"."<<nIp4<<endl;}}void camera::close_cam(){int nRet = MV_CC_StopGrabbing(handle);if (MV_OK == nRet)cout<<"Stopped Grabbing !"<<endl;}void camera::get_pic(cv::Mat* srcimg){MV_CC_GetImageBuffer(handle, &stOutFrame, 400);CvtParam.enSrcPixelType=stOutFrame.stFrameInfo.enPixelType;CvtParam.enDstPixelType=PixelType_Gvsp_RGB8_Packed;CvtParam.nHeight=stOutFrame.stFrameInfo.nHeight;CvtParam.nWidth=stOutFrame.stFrameInfo.nWidth;CvtParam.nDstBufferSize=stOutFrame.stFrameInfo.nWidth * stOutFrame.stFrameInfo.nHeight * 4 + 2048;CvtParam.pSrcData=stOutFrame.pBufAddr;CvtParam.pDstBuffer=pDataForRGB;CvtParam.nSrcDataLen=stOutFrame.stFrameInfo.nFrameLen;MV_CC_ConvertPixelType(handle,&CvtParam);*srcimg=Mat(stOutFrame.stFrameInfo.nHeight,stOutFrame.stFrameInfo.nWidth,CV_8UC3,pDataForRGB);cvtColor(*srcimg,*srcimg,COLOR_RGB2BGR);if(NULL != stOutFrame.pBufAddr){MV_CC_FreeImageBuffer(handle, &stOutFrame);}}void camera::re_iso(){MV_CC_SetEnumValue(handle, "BalanceWhiteAuto", 2);MV_CC_SetEnumValue(handle, "ExposureAuto", 1);}
4.主函数调用
main.cpp
#include <stdio.h>#include "opencv2/core.hpp"#include "opencv2/imgproc.hpp"#include "opencv2/highgui.hpp"#include <opencv2/video/video.hpp>#include <opencv2/opencv.hpp>#include "camera_class.h"int main(){Mat img;int key;camera cam;cam.start_cam();while(1){cam.get_pic(&img);imshow("test",img);key=waitKey(1);if(key==27){cam.close_cam();break;}}}
可谓非常的简洁优雅
四、测试验证
构建编译测试工程
达到预期目标，成功驱动摄像机
总结
以上就是今天要讲的内容，本文介绍了linux下海康GigE相机在opencv下的使用，同时在代码类里包括了相机参数调整和帧格式的转换操作，笔者有空再进行详细地阐述。
